論文の概要: Action-Based Representation Learning for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09417v2
• Date: Mon, 9 Nov 2020 15:45:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 21:28:46.487868
• Title: Action-Based Representation Learning for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 自律運転のためのアクションベース表現学習
• Authors: Yi Xiao, Felipe Codevilla, Christopher Pal, Antonio M. Lopez
• Abstract要約: 本稿では,行動に基づく運転データを学習表現に用いることを提案する。 提案手法を用いて事前学習した空き時間に基づく運転モデルでは,比較的少量の弱注釈画像が有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.296684637620551
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human drivers produce a vast amount of data which could, in principle, be used to improve autonomous driving systems. Unfortunately, seemingly straightforward approaches for creating end-to-end driving models that map sensor data directly into driving actions are problematic in terms of interpretability, and typically have significant difficulty dealing with spurious correlations. Alternatively, we propose to use this kind of action-based driving data for learning representations. Our experiments show that an affordance-based driving model pre-trained with this approach can leverage a relatively small amount of weakly annotated imagery and outperform pure end-to-end driving models, while being more interpretable. Further, we demonstrate how this strategy outperforms previous methods based on learning inverse dynamics models as well as other methods based on heavy human supervision (ImageNet).
• Abstract（参考訳）: 人間のドライバーは膨大なデータを生成し、原則として、自動運転システムを改善するために使用できる。 残念ながら、センサーデータを直接駆動行動にマッピングするエンドツーエンド駆動モデルを作成するための一見単純なアプローチは、解釈可能性の観点から問題があり、典型的には突発的な相関を扱うのに重大な困難がある。 また,このような行動に基づく運転データを学習表現に用いることを提案する。 本実験により,本手法により事前学習した空き時間に基づく運転モデルでは,比較的少量の弱い注釈付き画像と純粋なエンドツーエンド運転モデルに勝るものの,解釈性は高い。 さらに,この戦略が,逆動力学モデルに基づく従来の手法や,重人間の監督に基づく他の手法よりも優れていることを示す。

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